大数据技术原理与应用课程标准
《大数据技术原理与应用》实验一WordCount
实验一 MapReduce--1--入门程序WordCount一、实验目的MapReduce界的helloworld程序就是WordCount程序。
所谓WordCount，就是单词计数，就是用来统计一篇或者一堆文本文件中的各单词的出现次数。
二、实验原理按照我们普通的编写代码的逻辑，单词计数程序应该是这样的：1、逐行读取文本内容2、把读取到的一行文本内容切割为一个一个的单词3、把每个单词出现一次的信息记录为一个key-value，也就是“单词-1”4、收集所有相同的单词，然后统计value写出的value值得总和，也就是key 为同一个单词的所有1的和。
三、实验过程1、首先在HDFS上创建输入文件目录test，命令如下：hadoop@ubuntu:~$ hadoop fs -mkdir test2、接着将本地的文件put到HDFS上test目录下，并查看，命令如下：hadoop@ubuntu:~/txtfile$ hadoop fs -put -f *.txt testhadoop@ubuntu:~$ hadoop fs -ls testFound 3 items-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 24 2016-10-22 21:43 test/file1.txt-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 24 2016-10-22 21:43 test/file2.txt-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 114957 2016-10-23 19:57 test/news.txt注释:-f是可以overwrite的意思3、使用InteliJ新建一个Javaproject,编写wordcount程序,如下所示：package example;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapred.*;import java.io.IOException;import java.util.Iterator;import java.util.StringTokenizer;/*** Created by hadoop on 10/22/16.*/public class WordCount {///Mapper: <LongWritable Text> project to <Text IntWritable>public static class Map extends MapReduceBase implementsMapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {private final static IntWritable one = new IntWritable(1);private Text word = new Text();///reporter report the progress or they are livepublic void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {String line = value.toString();StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);while (tokenizer.hasMoreTokens()) {//set change string to Textword.set(tokenizer.nextToken());output.collect(word, one); }}}public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {///is called for every key///IntWritable:you can use it as intpublic void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {int sum = 0;while (values.hasNext()) {sum += values.next().get(); }output.collect(key, new IntWritable(sum)); } }public static void main(String[] args) throws Exception {JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);conf.setJobName("wordcount");conf.setOutputKeyClass(Text.class);conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);conf.setMapperClass(Map.class);//conf.setCombinerClass(Reduce.class);conf.setReducerClass(Reduce.class);//input formatconf.setInputFormat(TextInputFormat.class);conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));JobClient.runJob(conf); }}4、导出jar包File->Project Structure->Artifacts->绿色“+”->JAR->From modules with dependcies->applyBuild->Build Artifacts5、运行jar包hadoop@ubuntu:~/txtfile$ hadoop jar WordCount.jar test test-out6、最后查看HDFS上的结果并将结果get到本地hadoop@ubuntu:~$ hadoop fs -ls test-outFound 2 items-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 0 2016-10-23 00:59 test-out/_SUCCESS-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 40 2016-10-23 00:59 test-out/part-00000 hadoop@ubuntu:~/exp$ hadoop fs -get /user/hadoop/test_out/part-r-00000 .四、实验结果运行jar包之后,使用浏览器登录http://localhost:8088,点击左侧Node Labels,可以看到运行状态如图1.在bash下查看实验输出结果，如图2所示。
大数据原理及应用实验
大数据原理及应用实验大数据原理及应用实验是指通过实际操作和实践，探索和应用大数据技术与方法，提高对海量数据的获取、存储、处理和分析能力，以实现对数据的深度挖掘和价值利用。
首先，大数据原理是大数据应用实验的基础。
大数据原理主要包括四个方面：数据采集与清洗、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化与应用。
其中，数据采集与清洗是指从各种来源获取数据并进行初步处理，如数据抓取、数据预处理等；数据存储与管理是指将采集到的数据进行存储和管理，如使用分布式文件系统等；数据处理与分析是指对存储的数据进行处理和分析，如使用机器学习、深度学习等方法；数据可视化与应用是指将处理和分析的结果进行可视化展示和应用，如制作数据报表、构建数据挖掘应用等。
接下来，大数据应用实验是基于大数据原理进行的实际操作和实践。
在大数据应用实验中，主要包括以下几个方面的内容：1. 数据采集与清洗实验：通过编写爬虫程序，从互联网上获取数据，并进行数据清洗，去除噪声数据和重复数据。
2. 数据存储与管理实验：使用分布式文件系统（如HDFS）搭建数据存储环境，并实现对存储的数据进行管理和维护。
3. 数据处理与分析实验：使用MapReduce、Spark等分布式计算框架，对存储的大数据进行处理和分析，如词频统计、用户画像等。
4. 数据可视化与应用实验：使用可视化工具（如Tableau、Power BI）对处理和分析的结果进行可视化展示，并开发数据挖掘应用，如推荐系统、智能客服等。
在大数据应用实验中，还可以根据具体需求和实验目标进行更复杂的实验和应用开发。
例如，基于大数据的智能交通系统实验，可以通过收集交通数据、路况数据等进行分析和预测，从而提供优化的交通管理方案；又如，基于大数据的医疗健康管理实验，可以通过收集个人健康数据、医疗资源数据等进行分析和诊断，从而实现个性化的健康管理。
总之，大数据原理及应用实验旨在培养学生对大数据技术与方法的理解和掌握，并通过实际操作和实践，提高对大数据的处理能力和应用能力。
大数据教学大纲
大数据教学大纲随着科技的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会中一个重要的领域。
大数据的涌现对企业、政府和个人都带来了许多机遇和挑战。
为了适应这个时代变化的需求，大数据教育应该成为教育体系的一部分。
本文将就大数据教学大纲进行详细介绍，以期给相关教育机构提供一些建议和灵感。
第一部分：导论1.1 大数据的定义和概念- 介绍大数据的基本概念，包括数据类型、数据来源和数据特征等。
1.2 大数据的应用领域- 介绍大数据在商业、医疗、金融等领域的应用案例。
1.3 大数据的价值和意义- 探讨大数据对决策制定、资源规划和业务发展的重要性。
第二部分：技术基础2.1 数据采集和处理技术- 介绍数据采集的方法，如传感器、网络爬虫和人工采集等，并讨论数据清洗和预处理的技术。
2.2 大数据存储与管理- 探讨分布式文件系统、NoSQL数据库和云存储等技术，以及其在大数据存储与管理方面的应用。
2.3 大数据分析与挖掘- 介绍大数据分析的基本方法，如数据挖掘、机器学习和统计分析等，并重点讨论大数据分析的挑战和解决方案。
第三部分：应用案例3.1 商业智能- 分析大数据在市场营销、销售预测和客户关系管理等方面的应用案例。
3.2 医疗健康- 探讨大数据在疾病预测、个性化治疗和医疗资源分配等方面的应用案例。
3.3 城市规划- 介绍大数据在交通流量控制、垃圾处理和资源配置等方面的应用案例。
第四部分：教学方法与评估4.1 教学方法- 探讨大数据教学的教学方法，如案例研究、实践项目和小组合作等，以培养学生的实际应用能力。
4.2 评估方法- 提出大数据教学评估的准则和标准，包括理论考试、实验报告和项目评估等。
第五部分：资源支持5.1 教材和参考书籍- 推荐一些经典的大数据教材和参考书籍，以供教师和学生备用。
5.2 实验室和设备支持- 提供一些必要的实验室设备和软件工具，以支持学生的大数据实践操作。
结语通过本大纲，希望大数据教学能够引导学生了解大数据的基本概念、技术和应用。
《大数据技术原理与应用》第二版-第一章大数据概述
《⼤数据技术原理与应⽤》第⼆版-第⼀章⼤数据概述
数据量⼤
数据类型繁多
处理速度快
价值密度低
研究变化经历了从实验到理论到计算再到数据
思维的变化
1. 全样⽽⾮抽样
2. 效率⽽⾮精准
3. 相关⽽⾮因果
1. 批处理计算，主要针对于⼤规模的数据批量处理。
MapReduce⽤于⼤规模的数据集（1TB）的并⾏运算。
Spark是⼀个针对超⼤数据集合低延时的集群分布式计算系
统，⽐MapReduce快许多。
2. 流计算，流数据或数据流是指在时间分布和数量上⽆限的⼀系列动态数据集合，必须采⽤实时计算⽅式给出秒级响应。
商业级平台：Streams、StreamBase；第⼆类
是开源的计算平台，Storm、Yahoo、S4、Spark Streaming
3. 图计算。
Pregel是实现并⾏图处理系统，主要⽤于图遍历、最短路径、PageRank计算，还有其他Giraph、GraphX、PowerGraph、GoldenOrb、Hama
4. 查询分析计算，需要提供实时或准实时的响应，⾕歌的Dremel、Impala、Hive、Cassandra
1. 云计算包括三种典型的服务模式，IaaS（基础设施服务即计算资源和存储）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）
2. 公有云、私有云、混合云
3. 云计算关键技术：包括虚拟技术、分布式存储、分布式计算、多租户。
4. 物联⽹是物物相连的互联⽹的延伸，他利⽤局部⽹络或者互联⽹等通信技术把传感器、控制器、机器、⼈员和物通过新的⽅式连接在⼀起，形成了⼈与物、物与物相
连，实现信息化和远程管理控制。
《大数据工程技术人员》课程标准
《大数据工程技术人员》课程标准
《大数据工程技术人员》的课程标准主要包括以下几个方面：
1. 大数据基本概念：学生需要理解大数据的基本概念，包括大数据的定义、特性、来源和应用领域。
2. 大数据存储和管理技术：学生需要掌握大数据的存储和管理技术，如分布式存储系统、数据仓库和数据湖等。
3. 大数据采集和预处理技术：学生需要了解和掌握如何从各种数据源中采集数据，以及如何进行数据清洗、去重、转换和整合等预处理工作。
4. 分布式数据库系统：学生需要了解和掌握分布式数据库系统的基本概念、原理和使用方法，如Hadoop、Spark等。
5. 软件基础语言和基础算法：学生需要掌握一些常用的编程语言和算法，如Python、Java、SQL等，以便能够进行大数据的处理和分析。
6. 大数据操作平台：学生需要了解和掌握一些常见的大数据操作平台，如AWS、阿里云等，以便能够进行大数据的存储、处理和分析。
7. 大数据应用案例：学生需要了解和掌握一些常见的大数据应用案例，如推荐系统、用户行为分析、智能客服等，以便能够在实际应用中运用所学知识。
以上是《大数据工程技术人员》课程标准的简要介绍，具体内容可能因课程设置和教学要求而有所不同。
大数据导论课程标准
大数据导论课程标准随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
作为一门新兴的学科，大数据导论课程的制定和规范对于培养学生的数据分析能力和信息处理能力具有重要意义。
本文将围绕大数据导论课程标准展开讨论，从课程目标、内容体系、教学方法等方面进行探讨。
首先，大数据导论课程的目标是培养学生对大数据的基本认识和理解，掌握大数据的基本概念、技术和应用。
在课程目标的制定上，应该明确指出学生需要具备的基本能力和素质，包括数据分析能力、信息处理能力、创新思维能力等。
同时，课程目标还应该与时代发展和社会需求相结合，注重培养学生的实际应用能力，使他们能够在未来的工作和生活中运用所学知识解决实际问题。
其次，大数据导论课程的内容体系应该包括大数据的基本概念、数据采集与存储、数据处理与分析、大数据应用等方面。
在课程内容的设计上，应该注重理论与实践相结合，使学生能够通过理论学习和实际操作相结合，深入理解大数据的本质和应用。
同时，课程内容还应该注重前沿技术和发展趋势的介绍，引导学生关注大数据领域的最新动态，培养学生的创新意识和实践能力。
此外，大数据导论课程的教学方法应该注重启发式教学和实践教学相结合。
在教学方法的选择上，应该注重培养学生的自主学习能力和团队合作精神，引导学生通过案例分析、项目实践等方式，深入了解大数据的应用和发展。
同时，教学方法还应该注重引导学生关注伦理和社会责任，使他们在学习大数据的过程中注重数据安全和隐私保护，树立正确的数据伦理观念。
综上所述，大数据导论课程标准的制定和规范对于培养学生的数据分析能力和信息处理能力具有重要意义。
通过明确课程目标、设计合理的内容体系和选择有效的教学方法，可以更好地引导学生深入了解大数据的本质和应用，培养学生的创新意识和实践能力，为他们未来的发展打下坚实的基础。
希望大数据导论课程标准的制定能够得到越来越多的重视和关注，为培养高素质的大数据人才做出积极的贡献。
大数据技术专业《数据库技术基础》课程标准
贵州XXX学院《数据库技术基础》课程标准（2023年版）《数据库技术基础》课程标准一、课程信息二、课程性质和功能定位（一）课程性质本课程是大数据技术应用专业的一门必修的专业基础课程。
通过本课程的学习，让学生了解计算机数据管理的发展，数据库系统基础与数据库系统应用之间的关系;掌握数据库系统原理，掌握SQL语句的使用，会使用简单的关系型DBMS继续进行数据处理和应用系统设计及关系数据库管理系统MySQL的使用方法。
（二）课程的功能定位全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务，满足国家发展战略对人才培养的要求。
以就业为导向，以职业岗位能力为核心，依托计算机行业发展，按照企业实际需求和学校实际情况与专业特点，设计人才培养方案和课程体系，并对接职业标准开发课程标准，聘请企业的相关技术人员为兼职教师，合理设置各个教学环节，引入企业真实项目，实施项目教学。
同时积极探索校企合作之路，构建“课堂与实习实训结合、学校教育与企业教育结合、在校成长与职场成长结合”的“三结合”（课程标准与职业标准相融合、教学过程与工作过程相融合、教学情境与工作场境相融合）人才培养模式。
三、设计思路本课程是依据任务引领型项目设置的。
其总体设计思路是立足于实际能力培养，对课程内容的选择标准作了根本性改革，打破以知识传授为主要特征的传统学科课程模式，转变为以任务为中心组织课程内容，并让学生在完成具体学习模块过程中学会完成相应任务，并构建相关理论知识，发展职业能力。
本课程最终确定了以下学习模块:数据库的建立与基本维护、数据库管理、简单程序设计、设计查询与视图、设计报表与标签、设计应用程序界面、设计应用程序菜单系统。
模块设计以工作任务为线索来进行。
教学过程中，采取理实-体教学，给学生提供实践机会。
在每个知识模块中根据知识体系设立相应的学习任务，学生在轻松完成每个任务的过程中掌握到技能，学习到知识。
四、课程目标课程的培养目标是……。
（一）知识目标(1)了解数据库系统基础知识;(2)掌握MySQL 数据库的基本操作:(3)掌握数据完整性相关的概念和应用操作;(4)掌握SQL 语言的数据定义、数据查询和数据操纵的格式及功能;（二）素质目标培养学生克服困难的精神、理论应用于实践和解决实际问题的能力，为今后的软件系统开发与网站开发类课程学习打下良好的基础。
《云计算》核心课程标准
《云计算》核心课程标准一、课程性质与定位本课程是面向信息工程系大数据技术与应用专业学生的核心课程，是云计算的基本概念、发展现状、主要平台的部署及关键技术、虚拟化与容器技术、云计算的实用化、国内外云计算服务与大规模应用、环境云和万物云典型行业应用介绍与剖析等内容，为后续的大数据实训课程打好坚实的基础。
二、课程设计与理念（一）以“工种（岗位）技能标准”设计课程本课程具有很强的实践性，目标是使学生通过本课程所规定的全部教学内容的学习，能够对云计算的由来、概念、原理和实现技术有个基本的认识，熟悉云计算的主要产品和工具以及掌握其技术原理和应用方法，了解云计算的主要研究热点与应用领域，认清云计算的发展趋势和前景。
（二）理论教学与实践教学相结合，以实践教学为中心重点培养学生的职业能力本课程采用理论与实操一体化教学，理论与实操紧密联系，环环相扣，将理论与实操对应起来，使理论真正起到指导实操的作用。
传统教学重理论轻实践实训，改革后的本课程侧重实训实操教学，强调学生职业能力与动手能力的培养。
理论教学围绕实操转，教学以学生职业能力为根本，以学生职业能力的培养引领教学全过程。
（三）采用项目教学与任务驱动教学法相结合的方式进行教学本课程系统介绍了云计算的理论知识、主流技术和实战应用，包括大数据与云计算、Google云计算原理与应用、Amazon云计算AWS、微软云计算Windows Azure、Hadoop2.0:主流开源云架构、Hadoop2.0大家族、虚拟化技术、OpenStack开源虚拟化平台、云计算数据中心以及云计算核心算法等内容，并深度剖析了国内云计算技术发展和云计算在互联网领域的展望。
期望学生对云计算技术有比较深入的理解，能够紧跟云计算的发展前沿，从具体应用场景出发，利用所学的云计算知识解决行业应用问题。
（四）坚持校企合作开发课程的理念本课程在设计与开发过程中始终坚持校企合作的理念，经常与大数据公司保持合作与联系，还经常深入到大数据培训公司及其相关企业进行调查研究，实时掌握企业对大数据人才的需求与任职要求，与企业一起研讨教学内容，探究教学方法，与企业合作开发设计课程。
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《大数据技术原理与应用》课程标准
一、课程信息
课程名称：大数据技术原理与应用课程类型：考查课
课程代码：1016074 授课对象：2017物联网工程专业本科1-4班，2016
物联网创新班
学分：2 先修课：物联网导论、操作系统教程、JAVA编程学时：28 后续课：智能家居、智能物流、云计算
制定人：理艳荣、张海兰制定时间：2018-9-3
二、课程性质
《大数据技术》是一门专业选修课，大数据技术入门课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
在Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。
三、课程设计
1.课程目标设计
（1）能力目标
总体目标：通过学习大数据相关理论知识，掌握大数据的系统架构及关键技术以及具体应用场景，并结合具体设计实例，培养学生创新意识和实践能力。
件系统HDFS的重要概念、体系结构、存储原理和读写过程，并熟练掌握分布式文件系统HDFS的使用方法；
（4）能够了解分布式数据库HBase的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制，并熟练掌握HBase的使用方法；
（5）能够了解NoSQL数据库与传统的关系数据库的差异、NoSQL数据库的四大类型以及NoSQL数据库的三大基石；基本掌握Redis、MongoDB等NoSQL数据库的使用方法；
具体目标：
（2）知识目标
2.课程内容设计
（1）设计的整体思路：面向实践，以理论知识与具体应用相结合的方式介绍大市聚。
理论结合实际，由浅入深，加强对大数据概念及技术的理解与巩固。
此课程划分为下列模块。
（2）模块设计表：
四、
教材
《大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用》第二版林子雨编著，人民邮电出版社，2018年4月
教材官网：/post/bigdata/
参考书籍
[1]《大数据基础编程、实验和案例教程》林子雨主编，清华大学出版社 2018年7月
[2] 《Hadoop实战》. 陆嘉恒.主编，机械工业出版社. 2011年.
[3] 《Hadoop权威指南中文版》曾大聃, 周傲英(译).，清华大学出版社，. 2010年.
[4] 《HBase实战中文版》迪米达克(Nick Dimiduk),卡拉纳(Amandeep Khurana),谢磊. 人
民邮电出版社; 第1版，2013年9月1日
实施建议
1、教学评价与考核
考核方式
考试：开卷大作业
成绩计算：平时成绩占60%（包括课堂考勤20%，课堂表现20%和作业20%），期末考试成绩占40%。
2、教学建议
在学习过程中充分发挥学生的主动性，体现出学生的创新精神；让学生有多种机会在不同情境下去应用他们所学的知识；让学生在具体操作过程中加强解决实际问题的能力。
教师在教学过程中帮助学生自己进行知识构建，引导学生自己去认识和发现，培养学生的独立性、自主性。